Andreas Cleve, Đồng sáng lập và CEO của Corti – Loạt phỏng vấn

Andreas Cleve, Đồng sáng lập và CEO của Corti, là một doanh nhân tập trung vào việc phát triển trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Công việc của ông trong lĩnh vực này bắt đầu với Ovivo, một nền tảng lập kế hoạch lực lượng lao động đối thoại cho các bệnh viện đã nhanh chóng mở rộng trên toàn Denmark trước khi được mua lại vào năm 2013. Ông sau đó đồng sáng lập Hyvi, một sáng kiến nghiên cứu khám phá các mô hình ngôn ngữ nhận thức ngữ cảnh có thể hiểu các cuộc trò chuyện phức tạp trong thời gian thực, điều này cuối cùng đã phát triển thành Corti vào năm 2018. Ngoài việc xây dựng các công ty, Cleve đã đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo Bắc Âu thông qua các sáng kiến như Nordic.ai và các vai trò tư vấn với các tổ chức bao gồm DIGITALEUROPE và Hội đồng Số hóa Quốc gia của Denmark.

Corti là một công ty trí tuệ nhân tạo chăm sóc sức khỏe có trụ sở tại Copenhagen, đang phát triển các mô hình chuyên dụng được thiết kế để hiểu các cuộc trò chuyện y tế và hỗ trợ các chuyên gia y tế trong thời gian thực. Nền tảng của công ty hoạt động như một trợ lý trí tuệ nhân tạo cho các chuyên gia y tế bằng cách tạo ra tài liệu lâm sàng, đưa ra thông tin trong quá trình tương tác với bệnh nhân và tự động hóa các quy trình hành chính. Bằng cách cung cấp công nghệ của mình thông qua các API và tích hợp với các hệ thống chăm sóc sức khỏe, Corti nhằm mục đích giảm tải công việc của các chuyên gia y tế trong khi cải thiện hiệu quả và quyết định trên các bệnh viện và nền tảng sức khỏe kỹ thuật số.

Bạn lớn lên trong một gia đình nơi chăm sóc sức khỏe là một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày… Làm thế nào những trải nghiệm đầu tiên đó đã định hình việc thành lập Corti, và những vấn đề cụ thể nào bạn quyết tâm giải quyết từ ngày đầu tiên?

Lớn lên xung quanh chăm sóc sức khỏe đã làm cho hai điều trở nên rõ ràng: chuyên môn rất quan trọng, và các quy trình chuyển giao chuyên môn đó là mong manh và thường thất bại những người cần chúng nhất. Những trải nghiệm trong gia đình đầu tiên, bao gồm việc chứng kiến các nhân viên chăm sóc sức khỏe gặp khó khăn, xem kiến thức bị mất trong việc chuyển giao, và cảm nhận được nỗi sợ hãi đến từ sự chăm sóc không nhất quán, đã gieo mầm cho niềm tin rằng chăm sóc sức khỏe nên có thể dự đoán được và các chuyên gia y tế không bao giờ nên đơn độc khi một quyết định khó khăn xuất hiện. Điều đó đã chuyển trực tiếp thành nhiệm vụ thành lập của Corti: xây dựng các hệ thống để bảo đảm chuyên môn, vì vậy các chuyên gia y tế luôn có hỗ trợ quyết định đáng tin cậy và theo thời gian thực.

Từ ngày đầu tiên, chúng tôi đã đặt ra mục tiêu giải quyết sự mất cân bằng giữa cung và cầu trong chăm sóc sức khỏe: khoảng cách giữa sự phức tạp của y học hiện đại và khả năng hạn chế của con người trong việc áp dụng nó mọi nơi, bằng cách tạo ra trí tuệ nhân tạo giảm thiểu sự biến đổi, tăng tốc độ phát hiện và hỗ trợ quyết định an toàn hơn trong những khoảnh khắc quan trọng nhất.

Corti tự định vị mình là cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo chăm sóc sức khỏe chứ không phải là một trợ lý trí tuệ nhân tạo độc lập. Cơ sở hạ tầng trong này có nghĩa là gì, và những khả năng nào nó mở khóa mà các giải pháp điểm hoặc công cụ dựa trên trò chuyện không thể?

Khi chúng tôi nói về cơ sở hạ tầng, chúng tôi không nói về việc vận chuyển một trợ lý hoặc tiện ích đơn lẻ; chúng tôi đang xây dựng ngăn xếp cơ bản làm cho trí tuệ nhân tạo cấp lâm sàng trở nên khả thi trên nhiều quy trình làm việc. Cơ sở hạ tầng ở đây có nghĩa là: các mô hình và dữ liệu bản địa cho chăm sóc sức khỏe (không phải dữ liệu chung trên web), một lớp lý luận lâm sàng đưa ra câu trả lời với ngữ cảnh lâm sàng, các công cụ quản lý vòng đời và quản trị (thẻ mô hình, nhật ký kiểm toán, nguồn gốc xác minh), các tùy chọn triển khai đáp ứng các quy định (đám mây chủ quyền, trên cơ sở hoặc điểm cuối riêng) và các API và SDK hướng đến nhà phát triển cho phép các nhóm sản phẩm tích hợp trí tuệ lâm sàng vào ứng dụng của họ mà không cần trở thành chuyên gia ML hoặc tuân thủ.

Cách tiếp cận đó mở khóa ba điều mà các giải pháp điểm không thể: (1) khả năng triển khai, có nghĩa là các mô hình và thời gian chạy tồn tại trong các ràng buộc lâm sàng thực (độ trễ, cư trú dữ liệu, khả năng kiểm toán); (2) khả năng mở rộng trên các chuyên ngành, có nghĩa là các khối xây dựng có thể tái sử dụng, được chứng nhận (giọng nói, mã hóa, điểm cuối có phạm vi lâm sàng) giảm chi phí xây dựng nhiều ứng dụng dọc; và (3) niềm tin và sự tin cậy của quy định và doanh nghiệp, có nghĩa là các chính sách, BAAs và các nguyên tắc tuân thủ được tích hợp vào nền tảng để khách hàng có thể chuyển từ các thử nghiệm sang sản xuất. Tóm lại, cơ sở hạ tầng biến nghiên cứu và phát triển lâm sàng thành các dịch vụ có thể triển khai mà các nhà phát triển và hệ thống bệnh viện có thể vận chuyển, chứng nhận và mở rộng.

Các mô hình trí tuệ nhân tạo chung thường được áp dụng trong các môi trường lâm sàng với kết quả hỗn hợp. Những cách phổ biến nhất mà các mô hình này không đạt được khi được sử dụng trong môi trường chăm sóc sức khỏe thực là gì?

Các mô hình chung đã đạt được tiến bộ đáng kể, và đối với nhiều nhiệm vụ, chúng hoạt động tốt. Nhưng chăm sóc sức khỏe thưởng cho độ sâu theo cách mà trí tuệ nhân tạo ngang không thể dễ dàng nhân rộng. Lý luận lâm sàng phụ thuộc vào các tín hiệu tinh vi, thuật ngữ chuyên môn, ngữ cảnh tổ chức và sự hiểu biết về cách tài liệu lưu thông qua các hệ thống quy định và thanh toán. Để làm đúng điều đó, cần phải đào tạo trên dữ liệu lâm sàng, xác thực chống lại các chuẩn mực lâm sàng và xây dựng tuân thủ vào ngăn xếp từ đầu. Đó không phải là một vấn đề về việc tạo lời nhắc; đó là một vấn đề nghiên cứu, và đó là lý do tại sao chúng tôi nghĩ rằng chăm sóc sức khỏe cần một phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo chuyên dụng, một phòng thí nghiệm có thể đi sâu vào lĩnh vực chứ không phải rộng trên nhiều lĩnh vực.

Corti hoạt động trên khắp châu Âu, Mỹ và hơn thế giới, mỗi khu vực có các mô hình chăm sóc và quản trị khác nhau. Làm thế nào bạn thiết kế các hệ thống trí tuệ nhân tạo để thích ứng với sự phức tạp của thế giới thực này?

Chúng tôi thiết kế cho sự phức tạp bằng cách sở hữu nhiều ngăn xếp hơn và bằng cách làm cho triển khai và quản trị trở thành công dân hạng nhất. Về thực tế, điều đó có nghĩa là đào tạo trên dữ liệu chăm sóc sức khỏe và điều chỉnh mô hình cho lý luận lâm sàng; xây dựng nhật ký kiểm toán, thẻ mô hình và API sẵn sàng cho BAA; và kiến trúc định tuyến để các điều khiển tuân thủ được chọn bởi địa lý và hồ sơ rủi ro. Đối với khách hàng cần, chúng tôi cung cấp tùy chọn triển khai đám mây chủ quyền và trên cơ sở, để các nhà cung cấp có thể chọn nơi dữ liệu của họ sống và duy trì kiểm soát đối với các mô hình chạy trên đó.

Sự linh hoạt đó cho phép chúng tôi chạy cùng trí tuệ nhân tạo lâm sàng trên các mô hình chăm sóc khác nhau trong khi vẫn tôn trọng các tiêu chuẩn tài liệu địa phương, luật bảo mật và quản trị tổ chức. Điều quan trọng là chúng tôi đối xử với nghiên cứu như một bậc thang đến sản xuất; mỗi tiến bộ phải có thể theo dõi, kiểm tra và triển khai trong thế giới thực, không chỉ đầy hứa hẹn trong phòng thí nghiệm. Đó là những gì nó có nghĩa là được xây dựng để thịnh vượng trong thực tế lâm sàng.

Nhìn vào các quy trình làm việc lâm sàng tiền tuyến hiện nay, Corti mang lại tác động đáng kể và có thể đo lường nhất ở đâu, và tại sao những lĩnh vực đó lại quan trọng nhất đối với các chuyên gia y tế quá tải?

Tác động ngay lập tức nhất của Corti ngày nay là trong các quy trình làm việc lâm sàng và hành chính mang tải trọng lớn nhất. Các mô hình và API của chúng tôi cung cấp khả năng ghi chép ambient, mã hóa và tự động hóa do đại lý trong phần mềm chăm sóc sức khỏe được sử dụng bởi các chuyên gia y tế mỗi ngày.

Những lĩnh vực đó quan trọng vì ghi chép và lập hóa đơn là những phần tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi nhất trong việc cung cấp dịch vụ chăm sóc. Khi các cuộc trò chuyện trở thành ghi chép sẵn sàng cho hồ sơ điện tử sức khỏe trong thời gian thực, khi mã hóa được hoàn thành và chính xác hơn, và khi các quy trình làm việc thường xuyên được tự động hóa an toàn trong các hệ thống được quản lý, các chuyên gia y tế sẽ dành ít thời gian hơn cho việc làm giấy tờ và các tổ chức sẽ thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu quả và chất lượng thanh toán.

Chăm sóc sức khỏe không phải là một vấn đề đơn nhất mà là hàng nghìn quy trình làm việc chuyên ngành hoạt động dưới áp lực quy định. Bằng cách xây dựng trí tuệ nhân tạo cấp sản xuất có thể thịnh vượng trong thực tế lâm sàng, chúng tôi cho phép các công ty phần mềm và hệ thống chăm sóc sức khỏe giải quyết những vấn đề đó với quy mô. Đó là nơi phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo của chăm sóc sức khỏe mang lại lợi nhuận thực tế và có thể đo lường.

Corti hỗ trợ hàng trăm nghìn lần tương tác bệnh nhân mỗi ngày. Những bài học nào đã xuất hiện khi vận hành trí tuệ nhân tạo ở quy mô đó mà không rõ ràng trong các thử nghiệm hoặc môi trường phòng thí nghiệm?

Vận hành ở quy mô đó暴 lộ ra sự ma sát mà các thử nghiệm che giấu chất lượng dữ liệu không đồng nhất (không có hai hồ sơ điện tử sức khỏe hoặc bản ghi âm cuộc gọi giống nhau), các hạn chế về độ trễ và luồng sản xuất, sự phức tạp pháp lý và hợp đồng trên các khách hàng và địa lý, và các trường hợp biên ngoại vi chỉ xuất hiện dưới tải. Các phòng thí nghiệm có thể đo lường độ chính xác trên các tập dữ liệu được kiểm định; sản xuất buộc bạn phải giải quyết định tuyến, quan sát, phát hiện trôi dạt, quay lại mô hình và tạo nhật ký kiểm toán có trách nhiệm. Một bài học khác: sự tin cậy thực sự được kiếm bởi việc làm cho các mô hình giải thích được, lặp lại và chứng nhận, chứ không phải bởi hiệu suất tại một trang web duy nhất. Cuối cùng, các thử nghiệm đánh giá thấp tổng chi phí sở hữu: các nhà phát triển trong sản xuất cần SDK, điểm cuối nhất quán và các nguyên tắc quản trị để duy trì an toàn và lặp lại sản phẩm.

Chăm sóc sức khỏe đòi hỏi sự giải thích cao hơn trí tuệ nhân tạo tiêu dùng. Bạn tiếp cận lý luận lâm sàng, minh bạch và trách nhiệm như thế nào khi trí tuệ nhân tạo ảnh hưởng đến quyết định y tế?

Chăm sóc sức khỏe đòi hỏi một tiêu chuẩn cao hơn vì chi phí của sai sót là thực. Trí tuệ nhân tạo lâm sàng không thể chỉ tạo ra ngôn ngữ có khả năng; nó phải lý luận trên thông tin phức tạp, được quản lý và có rủi ro cao trong một cách minh bạch và có thể kiểm tra.

That là lý do tại sao chúng tôi đã phát triển GIM, phương pháp sửa đổi tương tác Gradient của chúng tôi, để làm cho lý luận lâm sàng trở nên giải thích được hơn ở mức mô hình. GIM gần đây đã đứng đầu bảng xếp hạng khả năng giải thích cơ chế của Hugging Face, xếp hạng #1 trên bảng xếp hạng trong số các phương pháp giải thích – điều đó quan trọng vì khả năng giải thích không phải là một bài tập học thuật trong chăm sóc sức khỏe – nó là nền tảng cho sự tin cậy, an toàn và sự áp dụng quy định.

Beyond nghiên cứu, minh bạch phải tiếp tục trong triển khai. Chúng tôi cung cấp thẻ mô hình, điểm chuẩn xác thực, nhật ký kiểm toán và kiểm soát phiên bản để khách hàng biết chính xác những gì đang chạy và cách nó được đánh giá. Đầu ra được gắn với bằng chứng, sự không chắc chắn được rõ ràng và hệ thống được thiết kế để hỗ trợ các chuyên gia y tế như một người bảo lãnh cho quyết định, không thay thế họ bằng một hộp đen không rõ ràng.

Trong chăm sóc sức khỏe, khả năng giải thích không phải là một tính năng. Đó là một điều kiện tiên quyết cho sự tin cậy. Đó là lý do tại sao chúng tôi tiếp cận trí tuệ nhân tạo lâm sàng như một kỷ luật phòng thí nghiệm đầu tiên và đảm bảo rằng nghiên cứu được vận chuyển trong các hệ thống cấp sản xuất có thể được kiểm tra, quản lý và triển khai an toàn.

Chủ quyền trí tuệ nhân tạo là một chủ đề quan trọng trong các lĩnh vực được quản lý. Chủ quyền trong chăm sóc sức khỏe có nghĩa là gì, và làm thế nào các nhà cung cấp có thể duy trì kiểm soát trong khi vẫn được hưởng lợi từ trí tuệ nhân tạo tiên tiến?

Trong chăm sóc sức khỏe, chủ quyền có nghĩa là các nhà cung cấp giữ quyền kiểm soát đối với nơi cư trú của dữ liệu, lựa chọn mô hình và quản trị vận hành. Về thực tế, chủ quyền được đạt được với các tùy chọn lưu trữ địa phương hoặc khu vực (đám mây chủ quyền và trên cơ sở), điểm cuối mô hình riêng, kiểm soát toàn bộ vòng đời và kiểm toán, và các bảo đảm hợp đồng và kỹ thuật (BAAs, SLAs, DPIAs). Chủ quyền không phải là chống lại đám mây; nó là về việc cung cấp cho các nhà cung cấp khả năng chọn nơi công việc của họ chạy và có kiểm soát và khả năng theo dõi có thể xác minh đối với mô hình và dữ liệu. Sự kết hợp đó cho phép các nhà cung cấp truy cập vào các khả năng tiên tiến trong khi vẫn đáp ứng các nghĩa vụ pháp lý và tổ chức.

Là một người sáng lập và cố vấn cho các sáng kiến của EU, bạn nhìn thấy sự điều chỉnh như thế nào, và ở đâu các nhà hoạch định chính sách vẫn đánh giá thấp thực tế kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo lâm sàng?

Châu Âu đúng khi coi trọng việc điều chỉnh. Trong chăm sóc sức khỏe, khả năng kiểm toán, khả năng theo dõi và trách nhiệm không phải là tùy chọn – chúng là điều kiện tiên quyết cho sự tin cậy.

Ở đâu các nhà hoạch định chính sách đôi khi đánh giá thấp thực tế là trí tuệ nhân tạo lâm sàng hoạt động. Chứng nhận không phải là một sự phê duyệt một lần; nó đòi hỏi phải theo dõi liên tục, kiểm soát phiên bản và xác thực liên tục. Đồng thời, chúng tôi phải tránh việc điều chỉnh quá mức. Nếu tuân thủ trở nên không tương xứng, sự đổi mới sẽ chậm lại và các công cụ hữu ích sẽ không bao giờ đến được với các chuyên gia y tế.

Tại Corti, chúng tôi giả định việc điều chỉnh từ ngày đầu tiên. Chúng tôi xây dựng khả năng kiểm toán, quản trị mô hình và các tùy chọn triển khai chủ quyền trực tiếp vào các mô hình và API của chúng tôi, để các công ty khởi nghiệp và các nhà cung cấp đã thành lập không cần phải cải tạo lại cho tuân thủ sau này. Chăm sóc sức khỏe là phức tạp và phân mảnh, và cách duy nhất để di chuyển với tốc độ là tích hợp sự sẵn sàng điều chỉnh vào nền tảng. Sự cân bằng mà châu Âu cần là nghiêm ngặt nhưng thực tế: bảo vệ bệnh nhân nhưng làm cho nó có thể xây dựng và triển khai an toàn với quy mô.

Nhìn về phía trước 12-24 tháng, những thay đổi lớn nào mà các nhà lãnh đạo chăm sóc sức khỏe nên mong đợi từ Corti, và làm thế nào những kế hoạch đó đặt nền tảng cho năm 2026?

Mong đợi Corti sẽ tăng gấp đôi con đường từ phòng thí nghiệm đến sản xuất: vận chuyển các mô hình cấp lâm sàng được hỗ trợ bởi nghiên cứu và đóng gói chúng như cơ sở hạ tầng có thể triển khai (điểm cuối giọng nói, mã hóa và đại lý, một lớp lý luận lâm sàng và các tùy chọn triển khai chủ quyền), tất cả đều được thiết kế rõ ràng để di chuyển khách hàng từ các thử nghiệm đến sản xuất được chứng nhận. Các kế hoạch đường lối sắp tới bao gồm các điểm chuẩn độ trễ và STT được cải thiện, các đại lý giọng nói, các mô hình mã hóa y tế đi vào sản xuất và nhiều lần ra mắt đám mây chủ quyền, tất cả đều được thiết kế để di chuyển khách hàng từ các thử nghiệm đến sản xuất được chứng nhận. Corti không phải là một ứng dụng đơn lẻ; nó là phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo của chăm sóc sức khỏe, được xây dựng để cho phép các lớp toàn bộ phần mềm lâm sàng an toàn và có thể kiểm toán – nền tảng cho tham vọng năm 2026 của chúng tôi.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Corti.